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大数据风靡的今天，各个领域都担忧智能化会不会造成大面积的工作人员失业！金融人士们就从来没有害怕过？
至少在几十年内，金融行业因为种种不可度量的参数影响，并不可能被依靠历史数据的人工智能所替代。
但是，他们当人也不会永远高枕无忧。毕竟，机器人能24小时上班。没有哪个公司不喜欢这样的吧？
所以，你需要想想，面对一张雷打不动的金属脸，你的优势是什么？
崛起的“智能金融”
继阿尔法狗（AlphaGo）横空出世，打得超一流韩国棋手李世石灰头土面的，它的增强版MASTER更横扫世界上最强的六十位职业围棋手，无一败绩。
围棋曾被认为世上最复杂、变化最多的智力游戏，但是人工智能围棋在2016年颠覆了逾千年的围棋传统、思维和定式，肆意羞辱了顶级职业棋手一番。
围棋不会因此而消失，但是围棋再不是从前的围棋，顶级棋手也跌回尘埃。
人工智能在金融业的运作，已经有数年的历史，只是没有阿尔法狗那么高调、那么富有戏剧性。
FinTech从2014年起出现跳跃式增长，并从美国传导到亚洲和欧洲，全球金融业酝酿着一轮革命。
笔者认为，大数据和云计算已经使得海量数据处理变得成熟，阿尔法狗出现又打开了深度学习的一片天空。
智能金融的技术支持框架大体出现，只欠具体开发，只欠实体金融与技术的连接和融合，而这只是时间的问题，十年后的金融业和目前的金融业会截然不同。
智能金融业，可以解决金融信息不对称的情况，大幅提高金融业效率、市场效率，同时可能打碎大量金融业人士的饭碗。
智能金融相较于传统金融模式，起码有五大优势。
1、迅速吸收处理分析信息的能力，可以在极短的时间读取、整理和分析全世界范围内的所有公开数据、图像乃至非结构化信息，藉此作出投资、借贷、风险管理决定。它在数据分析处理上的能力，和人脑根本不在同一个档次上。
2、深度学习已经成为智能金融在未来的最大利器，其在线下快速、海量地通过学习历史和交易记录来提升未来决策水平的能力远远高过人类。
3、没有感情、没有思维定式，可以克服人类的弱点和盲点。
4、在高速运算和海量数据的支持下，人工智能可以提供因人而异、随时随地的定制解决方案，在投资顾问、组合配置等方面可以由模块式服务转向个性化服务。
5、人工智能可以通过大量机器联网，制造出巨大的乘数效应，而不必坠入人类社会中因人员聚集而经常产生的利益错配、办公室政治等陷阱。
事实证明，人工智能是博弈高手，可以不带感情地无所拘束地进行博弈，而金融市场从来都是博弈最多的地方。
美国近年在运用人工智能做资产管理上取得了长足的进步，运作开始成熟，智能投顾的表现普遍优于对冲基金等主动管理型资产管理公司。
中国在智能金融上起步较晚，但是发展极快，将大数据、云计算运用在消费信用、投顾服务、风险管理等领域也见明显进步。
笔者相信，假以时日，智能金融会在金融领域全面开花结果，因为人脑的数据处理能力、学习能力、应变能力、不出错能力，在人工智能面前只能自叹弗如。
笔者相信智能金融的市场，并不局限于低端人群，而是整个社会人群，因为它最终会比人脑做得更好。
作为金融人士你需要有什么样的能力，才能不被人工智能所取代？
你需要拥有非公开信息。人工智能的强项是对公开资讯的提取、分析以及作出相应决策。
如果资讯来自尚未公开的渠道，你就有击败人工智能的机会了。
这种非公开资讯，不包括分析员在公司门口数进出卡车数量或在超市对品牌偏好做调查，因为大数据可以做得更好、更全面。
你是索罗斯。索罗斯的反向投资理论，是基于对人性的分析，哲学性质多过数理性质，目前尚没有看到人工智能在模糊哲理上有什么天分。
不过索罗斯理论是建立在多数市场参与者是错误的这个前提之上的，如果市场中人类投资者消失了，索罗斯对着全部是机器人的市场未必能占到便宜。
你是巴菲特。巴菲特是另一个极端，他只读公司年报，运用常识进行价值投资，坐怀不乱乃是其心法。
人工智能可能有千百招，巴菲特只有一招，基于经验和心法的一招。
也许有一天人工智能可以学会巴菲特那一招，不过对经验、修为的学习、复制、改良就不是分析数据那么容易的了。
你的客户宁可和你打交道。机器始终是机器，能力再强也还是机器，在人与人的感情处理上暂时未见优势。
金融业的投资、分析、管控功能可以大量由人工智能代劳，但是与客户的人性交流恐怕还要人来做。当然前提是你面对的客户是人，而不是机器。
不过智能金融在今后十年内会在许多领域大量替代传统金融，金融从业员数量大幅下降。所以不建议您让子女进入金融业，除非您的子女比掌握了深度学习的机器人更有创意，抑或在替机器人挠痒或讲笑话上有特殊的才华。
不过其他行业（如会计、律师、医疗、中介）也面临着类似的挑战。
人类会因此没有工作做？NO！历史上机器的出现曾经让许多工种消失或半消失，人类社会却变得更加繁荣，生产效率更高。
文章来源：高顿，更多最新的CFA资讯【请关注微信号：gaoduncfa】若需引用或转载请保留此处信息，未加入此版权信息，盗版者将追究法律责任！
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发表于 2017-8-29 15:36:31
